Развертывание моделей TensorFlow в качестве конечных точек REST Обучение модели машинного обучения (ML) — это только один шаг в жизненном цикле ML. Нет смысла в машинном обучении, если вы не можете получить ответ от своей модели. Вы должны иметь возможность размещать обученную модель для логического вывода . Существует множество вариантов хостинга/развертывания, которые можно использовать для машинного обучения, одним из самых популярных является TensorFlow Serving . TensorFlow..

От беспилотных автомобилей до медицинских помощников предприятия нашли множество способов использовать машинное обучение и искусственный интеллект для разработки интеллектуальных и гибких продуктов. Однако я часто заинтригован, замечая, что применение машинного обучения в инфраструктуре практически отсутствует. Например, хотя у нас есть модели для прогнозирования погодных условий, прогнозирование требований к оборудованию для следующего цикла покупки по-прежнему происходит на листах..